FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_decompose.wasp
Title produced by softwareClassical Decomposition
Date of computationSat, 11 Dec 2010 12:39:10 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/11/t12920712680krghx4k23ouagu.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 00:59:26 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103, Retrieved Tue, 07 May 2024 00:59:26 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W92 - Evi Van Dingenen
Estimated Impact101

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Classical Decomposition] [opdracht 9] [2010-12-11 12:39:10] [89ec97ab3733ab465a33f3d446b0a375] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
84,9
81,9
95,9
81
89,2
102,5
89,8
88,8
83,2
90,2
100,4
187,1
87,6
85,4
86,1
86,7
89,1
103,7
86,9
85,2
80,8
91,2
102,8
182,5
80,9
83,1
88,3
86,6
93
105,3
93,8
86,4
87
96,7
100,5
196,7
86,8
88,2
93,8
85
90,4
115,9
94,9
87,7
91,7
95,9
106,8
204,5
90,2
90,5
93,2
97,8
99,4
120
108,2
98,5
104,3
102,9
111,1
188,1
93,8
94,5
112,4
102,5
115,8
136,5
122,1
110,6
116,4
112,6
121,5
199,3
102,1
100,6
119
106,8
121,3
145,5
129,7
117,7
121,3
124,3
135,2
210,1
106,8
110,5
111,5
122,1
126,3
143,2
137,3
121,5
121,9
123,9
131,6
220,9

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
184.9NANA-17.6618055555556NA
281.9NANA-17.4820436507937NA
395.9NANA-10.5499007936508NA
481NANA-13.3808531746032NA
589.2NANA-6.93859126984127NA
6102.5NANA11.9316468253968NA
789.893.742361111111198.0208333333333-4.27847222222222-3.94236111111111
888.886.485813492063598.2791666666667-11.79335317460322.31418650793651
983.287.360218253968398.0166666666667-10.6564484126984-4.16021825396825
1090.291.009027777777897.8458333333333-6.83680555555556-0.809027777777786
11100.499.991170634920698.07916666666671.912003968253970.408829365079356
12187.1183.85962301587398.12585.7346230158733.24037698412700
1387.680.392361111111198.0541666666667-17.66180555555567.20763888888888
1485.480.301289682539797.7833333333333-17.48204365079375.09871031746033
1586.186.983432539682597.5333333333333-10.5499007936508-0.88343253968253
1686.784.094146825396897.475-13.38085317460322.60585317460317
1789.190.678075396825497.6166666666667-6.93859126984127-1.57807539682540
18103.7109.45664682539797.52511.9316468253968-5.75664682539683
1986.992.775694444444597.0541666666667-4.27847222222222-5.87569444444445
2085.284.885813492063596.6791666666667-11.79335317460320.314186507936526
2180.886.018551587301696.675-10.6564484126984-5.21855158730158
2291.289.925694444444496.7625-6.836805555555561.27430555555556
23102.898.832837301587396.92083333333331.912003968253973.96716269841272
24182.5182.88462301587397.1585.734623015873-0.384623015872990
2580.979.842361111111197.5041666666666-17.66180555555561.05763888888892
2683.180.35962301587397.8416666666667-17.48204365079372.74037698412700
2788.387.600099206349298.15-10.54990079365080.699900793650812
2886.685.256646825396898.6375-13.38085317460321.34335317460318
299391.83224206349298.7708333333333-6.938591269841271.16775793650794
30105.3111.19831349206399.266666666666711.9316468253968-5.89831349206349
3193.895.8256944444444100.104166666667-4.27847222222222-2.02569444444444
3286.488.7691468253968100.5625-11.7933531746032-2.36914682539683
338790.3477182539682101.004166666667-10.6564484126984-3.34771825396824
3496.794.3298611111111101.166666666667-6.836805555555562.37013888888889
35100.5102.903670634921100.9916666666671.91200396825397-2.40367063492064
36196.7187.059623015873101.32585.7346230158739.64037698412697
3786.884.1506944444445101.8125-17.66180555555562.64930555555553
3888.284.4304563492063101.9125-17.48204365079373.76954365079366
3993.891.6125992063492102.1625-10.54990079365082.18740079365080
408588.9441468253968102.325-13.3808531746032-3.94414682539681
4190.495.6155753968254102.554166666667-6.93859126984127-5.21557539682539
42115.9115.073313492063103.14166666666711.93164682539680.826686507936529
4394.999.3298611111111103.608333333333-4.27847222222222-4.42986111111108
4487.792.0524801587301103.845833333333-11.7933531746032-4.35248015873013
4591.793.2602182539682103.916666666667-10.6564484126984-1.56021825396824
4695.997.5881944444444104.425-6.83680555555556-1.68819444444443
47106.8107.245337301587105.3333333333331.91200396825397-0.445337301587287
48204.5191.613789682540105.87916666666785.73462301587312.8862103174603
4990.288.9423611111111106.604166666667-17.66180555555561.25763888888889
5090.590.1262896825397107.608333333333-17.48204365079370.373710317460322
5193.298.0334325396826108.583333333333-10.5499007936508-4.83343253968256
5297.896.0191468253968109.4-13.38085317460321.78085317460317
5399.4102.932242063492109.870833333333-6.93859126984127-3.53224206349205
54120121.298313492063109.36666666666711.9316468253968-1.29831349206347
55108.2104.554861111111108.833333333333-4.278472222222223.64513888888889
5698.597.3566468253968109.15-11.79335317460321.14335317460321
57104.399.4602182539683110.116666666667-10.65644841269844.83978174603175
58102.9104.275694444444111.1125-6.83680555555556-1.37569444444442
59111.1113.903670634921111.9916666666671.91200396825397-2.80367063492062
60188.1199.097123015873113.362585.734623015873-10.9971230158730
6193.896.967361111111114.629166666667-17.6618055555556-3.16736111111109
6294.598.2304563492063115.7125-17.4820436507937-3.73045634920635
63112.4106.170932539683116.720833333333-10.54990079365086.22906746031748
64102.5104.248313492063117.629166666667-13.3808531746032-1.74831349206349
65115.8111.528075396825118.466666666667-6.938591269841274.27192460317461
66136.5131.298313492063119.36666666666711.93164682539685.2016865079365
67122.1115.900694444444120.179166666667-4.278472222222226.19930555555554
68110.6108.985813492063120.779166666667-11.79335317460321.61418650793651
69116.4110.651884920635121.308333333333-10.65644841269845.74811507936509
70112.6114.925694444444121.7625-6.83680555555556-2.32569444444445
71121.5124.082837301587122.1708333333331.91200396825397-2.58283730158730
72199.3208.509623015873122.77585.734623015873-9.209623015873
73102.1105.804861111111123.466666666667-17.6618055555556-3.7048611111111
74100.6106.597123015873124.079166666667-17.4820436507937-5.99712301587303
75119114.029265873016124.579166666667-10.54990079365084.97073412698413
76106.8111.889980158730125.270833333333-13.3808531746032-5.08998015873016
77121.3119.390575396825126.329166666667-6.938591269841271.9094246031746
78145.5139.281646825397127.3511.93164682539686.21835317460318
79129.7123.717361111111127.995833333333-4.278472222222225.98263888888889
80117.7116.810813492064128.604166666667-11.79335317460320.8891865079365
81121.3118.047718253968128.704166666667-10.65644841269843.25228174603174
82124.3122.192361111111129.029166666667-6.836805555555562.10763888888889
83135.2131.787003968254129.8751.912003968253973.41299603174602
84210.1215.722123015873129.987585.734623015873-5.62212301587303
85106.8112.546527777778130.208333333333-17.6618055555556-5.74652777777777
86110.5113.201289682540130.683333333333-17.4820436507937-2.70128968253965
87111.5120.316765873016130.866666666667-10.5499007936508-8.81676587301585
88122.1117.494146825397130.875-13.38085317460324.6058531746032
89126.3123.769742063492130.708333333333-6.938591269841272.53025793650795
90143.2142.93998015873131.00833333333311.93164682539680.260019841269838
91137.3NANA-4.27847222222222NA
92121.5NANA-11.7933531746032NA
93121.9NANA-10.6564484126984NA
94123.9NANA-6.83680555555556NA
95131.6NANA1.91200396825397NA
96220.9NANA85.734623015873NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Classical Decomposition by Moving Averages \tabularnewline
t & Observations & Fit & Trend & Seasonal & Random \tabularnewline
1 & 84.9 & NA & NA & -17.6618055555556 & NA \tabularnewline
2 & 81.9 & NA & NA & -17.4820436507937 & NA \tabularnewline
3 & 95.9 & NA & NA & -10.5499007936508 & NA \tabularnewline
4 & 81 & NA & NA & -13.3808531746032 & NA \tabularnewline
5 & 89.2 & NA & NA & -6.93859126984127 & NA \tabularnewline
6 & 102.5 & NA & NA & 11.9316468253968 & NA \tabularnewline
7 & 89.8 & 93.7423611111111 & 98.0208333333333 & -4.27847222222222 & -3.94236111111111 \tabularnewline
8 & 88.8 & 86.4858134920635 & 98.2791666666667 & -11.7933531746032 & 2.31418650793651 \tabularnewline
9 & 83.2 & 87.3602182539683 & 98.0166666666667 & -10.6564484126984 & -4.16021825396825 \tabularnewline
10 & 90.2 & 91.0090277777778 & 97.8458333333333 & -6.83680555555556 & -0.809027777777786 \tabularnewline
11 & 100.4 & 99.9911706349206 & 98.0791666666667 & 1.91200396825397 & 0.408829365079356 \tabularnewline
12 & 187.1 & 183.859623015873 & 98.125 & 85.734623015873 & 3.24037698412700 \tabularnewline
13 & 87.6 & 80.3923611111111 & 98.0541666666667 & -17.6618055555556 & 7.20763888888888 \tabularnewline
14 & 85.4 & 80.3012896825397 & 97.7833333333333 & -17.4820436507937 & 5.09871031746033 \tabularnewline
15 & 86.1 & 86.9834325396825 & 97.5333333333333 & -10.5499007936508 & -0.88343253968253 \tabularnewline
16 & 86.7 & 84.0941468253968 & 97.475 & -13.3808531746032 & 2.60585317460317 \tabularnewline
17 & 89.1 & 90.6780753968254 & 97.6166666666667 & -6.93859126984127 & -1.57807539682540 \tabularnewline
18 & 103.7 & 109.456646825397 & 97.525 & 11.9316468253968 & -5.75664682539683 \tabularnewline
19 & 86.9 & 92.7756944444445 & 97.0541666666667 & -4.27847222222222 & -5.87569444444445 \tabularnewline
20 & 85.2 & 84.8858134920635 & 96.6791666666667 & -11.7933531746032 & 0.314186507936526 \tabularnewline
21 & 80.8 & 86.0185515873016 & 96.675 & -10.6564484126984 & -5.21855158730158 \tabularnewline
22 & 91.2 & 89.9256944444444 & 96.7625 & -6.83680555555556 & 1.27430555555556 \tabularnewline
23 & 102.8 & 98.8328373015873 & 96.9208333333333 & 1.91200396825397 & 3.96716269841272 \tabularnewline
24 & 182.5 & 182.884623015873 & 97.15 & 85.734623015873 & -0.384623015872990 \tabularnewline
25 & 80.9 & 79.8423611111111 & 97.5041666666666 & -17.6618055555556 & 1.05763888888892 \tabularnewline
26 & 83.1 & 80.359623015873 & 97.8416666666667 & -17.4820436507937 & 2.74037698412700 \tabularnewline
27 & 88.3 & 87.6000992063492 & 98.15 & -10.5499007936508 & 0.699900793650812 \tabularnewline
28 & 86.6 & 85.2566468253968 & 98.6375 & -13.3808531746032 & 1.34335317460318 \tabularnewline
29 & 93 & 91.832242063492 & 98.7708333333333 & -6.93859126984127 & 1.16775793650794 \tabularnewline
30 & 105.3 & 111.198313492063 & 99.2666666666667 & 11.9316468253968 & -5.89831349206349 \tabularnewline
31 & 93.8 & 95.8256944444444 & 100.104166666667 & -4.27847222222222 & -2.02569444444444 \tabularnewline
32 & 86.4 & 88.7691468253968 & 100.5625 & -11.7933531746032 & -2.36914682539683 \tabularnewline
33 & 87 & 90.3477182539682 & 101.004166666667 & -10.6564484126984 & -3.34771825396824 \tabularnewline
34 & 96.7 & 94.3298611111111 & 101.166666666667 & -6.83680555555556 & 2.37013888888889 \tabularnewline
35 & 100.5 & 102.903670634921 & 100.991666666667 & 1.91200396825397 & -2.40367063492064 \tabularnewline
36 & 196.7 & 187.059623015873 & 101.325 & 85.734623015873 & 9.64037698412697 \tabularnewline
37 & 86.8 & 84.1506944444445 & 101.8125 & -17.6618055555556 & 2.64930555555553 \tabularnewline
38 & 88.2 & 84.4304563492063 & 101.9125 & -17.4820436507937 & 3.76954365079366 \tabularnewline
39 & 93.8 & 91.6125992063492 & 102.1625 & -10.5499007936508 & 2.18740079365080 \tabularnewline
40 & 85 & 88.9441468253968 & 102.325 & -13.3808531746032 & -3.94414682539681 \tabularnewline
41 & 90.4 & 95.6155753968254 & 102.554166666667 & -6.93859126984127 & -5.21557539682539 \tabularnewline
42 & 115.9 & 115.073313492063 & 103.141666666667 & 11.9316468253968 & 0.826686507936529 \tabularnewline
43 & 94.9 & 99.3298611111111 & 103.608333333333 & -4.27847222222222 & -4.42986111111108 \tabularnewline
44 & 87.7 & 92.0524801587301 & 103.845833333333 & -11.7933531746032 & -4.35248015873013 \tabularnewline
45 & 91.7 & 93.2602182539682 & 103.916666666667 & -10.6564484126984 & -1.56021825396824 \tabularnewline
46 & 95.9 & 97.5881944444444 & 104.425 & -6.83680555555556 & -1.68819444444443 \tabularnewline
47 & 106.8 & 107.245337301587 & 105.333333333333 & 1.91200396825397 & -0.445337301587287 \tabularnewline
48 & 204.5 & 191.613789682540 & 105.879166666667 & 85.734623015873 & 12.8862103174603 \tabularnewline
49 & 90.2 & 88.9423611111111 & 106.604166666667 & -17.6618055555556 & 1.25763888888889 \tabularnewline
50 & 90.5 & 90.1262896825397 & 107.608333333333 & -17.4820436507937 & 0.373710317460322 \tabularnewline
51 & 93.2 & 98.0334325396826 & 108.583333333333 & -10.5499007936508 & -4.83343253968256 \tabularnewline
52 & 97.8 & 96.0191468253968 & 109.4 & -13.3808531746032 & 1.78085317460317 \tabularnewline
53 & 99.4 & 102.932242063492 & 109.870833333333 & -6.93859126984127 & -3.53224206349205 \tabularnewline
54 & 120 & 121.298313492063 & 109.366666666667 & 11.9316468253968 & -1.29831349206347 \tabularnewline
55 & 108.2 & 104.554861111111 & 108.833333333333 & -4.27847222222222 & 3.64513888888889 \tabularnewline
56 & 98.5 & 97.3566468253968 & 109.15 & -11.7933531746032 & 1.14335317460321 \tabularnewline
57 & 104.3 & 99.4602182539683 & 110.116666666667 & -10.6564484126984 & 4.83978174603175 \tabularnewline
58 & 102.9 & 104.275694444444 & 111.1125 & -6.83680555555556 & -1.37569444444442 \tabularnewline
59 & 111.1 & 113.903670634921 & 111.991666666667 & 1.91200396825397 & -2.80367063492062 \tabularnewline
60 & 188.1 & 199.097123015873 & 113.3625 & 85.734623015873 & -10.9971230158730 \tabularnewline
61 & 93.8 & 96.967361111111 & 114.629166666667 & -17.6618055555556 & -3.16736111111109 \tabularnewline
62 & 94.5 & 98.2304563492063 & 115.7125 & -17.4820436507937 & -3.73045634920635 \tabularnewline
63 & 112.4 & 106.170932539683 & 116.720833333333 & -10.5499007936508 & 6.22906746031748 \tabularnewline
64 & 102.5 & 104.248313492063 & 117.629166666667 & -13.3808531746032 & -1.74831349206349 \tabularnewline
65 & 115.8 & 111.528075396825 & 118.466666666667 & -6.93859126984127 & 4.27192460317461 \tabularnewline
66 & 136.5 & 131.298313492063 & 119.366666666667 & 11.9316468253968 & 5.2016865079365 \tabularnewline
67 & 122.1 & 115.900694444444 & 120.179166666667 & -4.27847222222222 & 6.19930555555554 \tabularnewline
68 & 110.6 & 108.985813492063 & 120.779166666667 & -11.7933531746032 & 1.61418650793651 \tabularnewline
69 & 116.4 & 110.651884920635 & 121.308333333333 & -10.6564484126984 & 5.74811507936509 \tabularnewline
70 & 112.6 & 114.925694444444 & 121.7625 & -6.83680555555556 & -2.32569444444445 \tabularnewline
71 & 121.5 & 124.082837301587 & 122.170833333333 & 1.91200396825397 & -2.58283730158730 \tabularnewline
72 & 199.3 & 208.509623015873 & 122.775 & 85.734623015873 & -9.209623015873 \tabularnewline
73 & 102.1 & 105.804861111111 & 123.466666666667 & -17.6618055555556 & -3.7048611111111 \tabularnewline
74 & 100.6 & 106.597123015873 & 124.079166666667 & -17.4820436507937 & -5.99712301587303 \tabularnewline
75 & 119 & 114.029265873016 & 124.579166666667 & -10.5499007936508 & 4.97073412698413 \tabularnewline
76 & 106.8 & 111.889980158730 & 125.270833333333 & -13.3808531746032 & -5.08998015873016 \tabularnewline
77 & 121.3 & 119.390575396825 & 126.329166666667 & -6.93859126984127 & 1.9094246031746 \tabularnewline
78 & 145.5 & 139.281646825397 & 127.35 & 11.9316468253968 & 6.21835317460318 \tabularnewline
79 & 129.7 & 123.717361111111 & 127.995833333333 & -4.27847222222222 & 5.98263888888889 \tabularnewline
80 & 117.7 & 116.810813492064 & 128.604166666667 & -11.7933531746032 & 0.8891865079365 \tabularnewline
81 & 121.3 & 118.047718253968 & 128.704166666667 & -10.6564484126984 & 3.25228174603174 \tabularnewline
82 & 124.3 & 122.192361111111 & 129.029166666667 & -6.83680555555556 & 2.10763888888889 \tabularnewline
83 & 135.2 & 131.787003968254 & 129.875 & 1.91200396825397 & 3.41299603174602 \tabularnewline
84 & 210.1 & 215.722123015873 & 129.9875 & 85.734623015873 & -5.62212301587303 \tabularnewline
85 & 106.8 & 112.546527777778 & 130.208333333333 & -17.6618055555556 & -5.74652777777777 \tabularnewline
86 & 110.5 & 113.201289682540 & 130.683333333333 & -17.4820436507937 & -2.70128968253965 \tabularnewline
87 & 111.5 & 120.316765873016 & 130.866666666667 & -10.5499007936508 & -8.81676587301585 \tabularnewline
88 & 122.1 & 117.494146825397 & 130.875 & -13.3808531746032 & 4.6058531746032 \tabularnewline
89 & 126.3 & 123.769742063492 & 130.708333333333 & -6.93859126984127 & 2.53025793650795 \tabularnewline
90 & 143.2 & 142.93998015873 & 131.008333333333 & 11.9316468253968 & 0.260019841269838 \tabularnewline
91 & 137.3 & NA & NA & -4.27847222222222 & NA \tabularnewline
92 & 121.5 & NA & NA & -11.7933531746032 & NA \tabularnewline
93 & 121.9 & NA & NA & -10.6564484126984 & NA \tabularnewline
94 & 123.9 & NA & NA & -6.83680555555556 & NA \tabularnewline
95 & 131.6 & NA & NA & 1.91200396825397 & NA \tabularnewline
96 & 220.9 & NA & NA & 85.734623015873 & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Classical Decomposition by Moving Averages[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]Observations[/C][C]Fit[/C][C]Trend[/C][C]Seasonal[/C][C]Random[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]84.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]81.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]95.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]81[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]89.2[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]102.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]11.9316468253968[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]89.8[/C][C]93.7423611111111[/C][C]98.0208333333333[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]-3.94236111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]88.8[/C][C]86.4858134920635[/C][C]98.2791666666667[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]2.31418650793651[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]83.2[/C][C]87.3602182539683[/C][C]98.0166666666667[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]-4.16021825396825[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]90.2[/C][C]91.0090277777778[/C][C]97.8458333333333[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]-0.809027777777786[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]100.4[/C][C]99.9911706349206[/C][C]98.0791666666667[/C][C]1.91200396825397[/C][C]0.408829365079356[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]187.1[/C][C]183.859623015873[/C][C]98.125[/C][C]85.734623015873[/C][C]3.24037698412700[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]87.6[/C][C]80.3923611111111[/C][C]98.0541666666667[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]7.20763888888888[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]85.4[/C][C]80.3012896825397[/C][C]97.7833333333333[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]5.09871031746033[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]86.1[/C][C]86.9834325396825[/C][C]97.5333333333333[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]-0.88343253968253[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]86.7[/C][C]84.0941468253968[/C][C]97.475[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]2.60585317460317[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]89.1[/C][C]90.6780753968254[/C][C]97.6166666666667[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]-1.57807539682540[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]103.7[/C][C]109.456646825397[/C][C]97.525[/C][C]11.9316468253968[/C][C]-5.75664682539683[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]86.9[/C][C]92.7756944444445[/C][C]97.0541666666667[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]-5.87569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]85.2[/C][C]84.8858134920635[/C][C]96.6791666666667[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]0.314186507936526[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]80.8[/C][C]86.0185515873016[/C][C]96.675[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]-5.21855158730158[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]91.2[/C][C]89.9256944444444[/C][C]96.7625[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]1.27430555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]102.8[/C][C]98.8328373015873[/C][C]96.9208333333333[/C][C]1.91200396825397[/C][C]3.96716269841272[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]182.5[/C][C]182.884623015873[/C][C]97.15[/C][C]85.734623015873[/C][C]-0.384623015872990[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]80.9[/C][C]79.8423611111111[/C][C]97.5041666666666[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]1.05763888888892[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]83.1[/C][C]80.359623015873[/C][C]97.8416666666667[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]2.74037698412700[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]88.3[/C][C]87.6000992063492[/C][C]98.15[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]0.699900793650812[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]86.6[/C][C]85.2566468253968[/C][C]98.6375[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]1.34335317460318[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]93[/C][C]91.832242063492[/C][C]98.7708333333333[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]1.16775793650794[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]105.3[/C][C]111.198313492063[/C][C]99.2666666666667[/C][C]11.9316468253968[/C][C]-5.89831349206349[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]93.8[/C][C]95.8256944444444[/C][C]100.104166666667[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]-2.02569444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]86.4[/C][C]88.7691468253968[/C][C]100.5625[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]-2.36914682539683[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]87[/C][C]90.3477182539682[/C][C]101.004166666667[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]-3.34771825396824[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]96.7[/C][C]94.3298611111111[/C][C]101.166666666667[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]2.37013888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]100.5[/C][C]102.903670634921[/C][C]100.991666666667[/C][C]1.91200396825397[/C][C]-2.40367063492064[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]196.7[/C][C]187.059623015873[/C][C]101.325[/C][C]85.734623015873[/C][C]9.64037698412697[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]86.8[/C][C]84.1506944444445[/C][C]101.8125[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]2.64930555555553[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]88.2[/C][C]84.4304563492063[/C][C]101.9125[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]3.76954365079366[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]93.8[/C][C]91.6125992063492[/C][C]102.1625[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]2.18740079365080[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]85[/C][C]88.9441468253968[/C][C]102.325[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]-3.94414682539681[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]90.4[/C][C]95.6155753968254[/C][C]102.554166666667[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]-5.21557539682539[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]115.9[/C][C]115.073313492063[/C][C]103.141666666667[/C][C]11.9316468253968[/C][C]0.826686507936529[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]94.9[/C][C]99.3298611111111[/C][C]103.608333333333[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]-4.42986111111108[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]87.7[/C][C]92.0524801587301[/C][C]103.845833333333[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]-4.35248015873013[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]91.7[/C][C]93.2602182539682[/C][C]103.916666666667[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]-1.56021825396824[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]95.9[/C][C]97.5881944444444[/C][C]104.425[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]-1.68819444444443[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]106.8[/C][C]107.245337301587[/C][C]105.333333333333[/C][C]1.91200396825397[/C][C]-0.445337301587287[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]204.5[/C][C]191.613789682540[/C][C]105.879166666667[/C][C]85.734623015873[/C][C]12.8862103174603[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]90.2[/C][C]88.9423611111111[/C][C]106.604166666667[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]1.25763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]90.5[/C][C]90.1262896825397[/C][C]107.608333333333[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]0.373710317460322[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]93.2[/C][C]98.0334325396826[/C][C]108.583333333333[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]-4.83343253968256[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]97.8[/C][C]96.0191468253968[/C][C]109.4[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]1.78085317460317[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]99.4[/C][C]102.932242063492[/C][C]109.870833333333[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]-3.53224206349205[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]120[/C][C]121.298313492063[/C][C]109.366666666667[/C][C]11.9316468253968[/C][C]-1.29831349206347[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]108.2[/C][C]104.554861111111[/C][C]108.833333333333[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]3.64513888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]98.5[/C][C]97.3566468253968[/C][C]109.15[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]1.14335317460321[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]104.3[/C][C]99.4602182539683[/C][C]110.116666666667[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]4.83978174603175[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102.9[/C][C]104.275694444444[/C][C]111.1125[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]-1.37569444444442[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]111.1[/C][C]113.903670634921[/C][C]111.991666666667[/C][C]1.91200396825397[/C][C]-2.80367063492062[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]188.1[/C][C]199.097123015873[/C][C]113.3625[/C][C]85.734623015873[/C][C]-10.9971230158730[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]93.8[/C][C]96.967361111111[/C][C]114.629166666667[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]-3.16736111111109[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]94.5[/C][C]98.2304563492063[/C][C]115.7125[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]-3.73045634920635[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]112.4[/C][C]106.170932539683[/C][C]116.720833333333[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]6.22906746031748[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]102.5[/C][C]104.248313492063[/C][C]117.629166666667[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]-1.74831349206349[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]115.8[/C][C]111.528075396825[/C][C]118.466666666667[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]4.27192460317461[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]136.5[/C][C]131.298313492063[/C][C]119.366666666667[/C][C]11.9316468253968[/C][C]5.2016865079365[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]122.1[/C][C]115.900694444444[/C][C]120.179166666667[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]6.19930555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]110.6[/C][C]108.985813492063[/C][C]120.779166666667[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]1.61418650793651[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]116.4[/C][C]110.651884920635[/C][C]121.308333333333[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]5.74811507936509[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]112.6[/C][C]114.925694444444[/C][C]121.7625[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]-2.32569444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]121.5[/C][C]124.082837301587[/C][C]122.170833333333[/C][C]1.91200396825397[/C][C]-2.58283730158730[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]199.3[/C][C]208.509623015873[/C][C]122.775[/C][C]85.734623015873[/C][C]-9.209623015873[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]102.1[/C][C]105.804861111111[/C][C]123.466666666667[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]-3.7048611111111[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]100.6[/C][C]106.597123015873[/C][C]124.079166666667[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]-5.99712301587303[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]119[/C][C]114.029265873016[/C][C]124.579166666667[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]4.97073412698413[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]106.8[/C][C]111.889980158730[/C][C]125.270833333333[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]-5.08998015873016[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]121.3[/C][C]119.390575396825[/C][C]126.329166666667[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]1.9094246031746[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]145.5[/C][C]139.281646825397[/C][C]127.35[/C][C]11.9316468253968[/C][C]6.21835317460318[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]129.7[/C][C]123.717361111111[/C][C]127.995833333333[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]5.98263888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]117.7[/C][C]116.810813492064[/C][C]128.604166666667[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]0.8891865079365[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]121.3[/C][C]118.047718253968[/C][C]128.704166666667[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]3.25228174603174[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]124.3[/C][C]122.192361111111[/C][C]129.029166666667[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]2.10763888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]135.2[/C][C]131.787003968254[/C][C]129.875[/C][C]1.91200396825397[/C][C]3.41299603174602[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]210.1[/C][C]215.722123015873[/C][C]129.9875[/C][C]85.734623015873[/C][C]-5.62212301587303[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]106.8[/C][C]112.546527777778[/C][C]130.208333333333[/C][C]-17.6618055555556[/C][C]-5.74652777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]110.5[/C][C]113.201289682540[/C][C]130.683333333333[/C][C]-17.4820436507937[/C][C]-2.70128968253965[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]111.5[/C][C]120.316765873016[/C][C]130.866666666667[/C][C]-10.5499007936508[/C][C]-8.81676587301585[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]122.1[/C][C]117.494146825397[/C][C]130.875[/C][C]-13.3808531746032[/C][C]4.6058531746032[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]126.3[/C][C]123.769742063492[/C][C]130.708333333333[/C][C]-6.93859126984127[/C][C]2.53025793650795[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]143.2[/C][C]142.93998015873[/C][C]131.008333333333[/C][C]11.9316468253968[/C][C]0.260019841269838[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]137.3[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-4.27847222222222[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]121.5[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-11.7933531746032[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]121.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-10.6564484126984[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]123.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]-6.83680555555556[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]131.6[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]1.91200396825397[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]220.9[/C][C]NA[/C][C]NA[/C][C]85.734623015873[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=108103&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Classical Decomposition by Moving Averages
tObservationsFitTrendSeasonalRandom
184.9NANA-17.6618055555556NA
281.9NANA-17.4820436507937NA
395.9NANA-10.5499007936508NA
481NANA-13.3808531746032NA
589.2NANA-6.93859126984127NA
6102.5NANA11.9316468253968NA
789.893.742361111111198.0208333333333-4.27847222222222-3.94236111111111
888.886.485813492063598.2791666666667-11.79335317460322.31418650793651
983.287.360218253968398.0166666666667-10.6564484126984-4.16021825396825
1090.291.009027777777897.8458333333333-6.83680555555556-0.809027777777786
11100.499.991170634920698.07916666666671.912003968253970.408829365079356
12187.1183.85962301587398.12585.7346230158733.24037698412700
1387.680.392361111111198.0541666666667-17.66180555555567.20763888888888
1485.480.301289682539797.7833333333333-17.48204365079375.09871031746033
1586.186.983432539682597.5333333333333-10.5499007936508-0.88343253968253
1686.784.094146825396897.475-13.38085317460322.60585317460317
1789.190.678075396825497.6166666666667-6.93859126984127-1.57807539682540
18103.7109.45664682539797.52511.9316468253968-5.75664682539683
1986.992.775694444444597.0541666666667-4.27847222222222-5.87569444444445
2085.284.885813492063596.6791666666667-11.79335317460320.314186507936526
2180.886.018551587301696.675-10.6564484126984-5.21855158730158
2291.289.925694444444496.7625-6.836805555555561.27430555555556
23102.898.832837301587396.92083333333331.912003968253973.96716269841272
24182.5182.88462301587397.1585.734623015873-0.384623015872990
2580.979.842361111111197.5041666666666-17.66180555555561.05763888888892
2683.180.35962301587397.8416666666667-17.48204365079372.74037698412700
2788.387.600099206349298.15-10.54990079365080.699900793650812
2886.685.256646825396898.6375-13.38085317460321.34335317460318
299391.83224206349298.7708333333333-6.938591269841271.16775793650794
30105.3111.19831349206399.266666666666711.9316468253968-5.89831349206349
3193.895.8256944444444100.104166666667-4.27847222222222-2.02569444444444
3286.488.7691468253968100.5625-11.7933531746032-2.36914682539683
338790.3477182539682101.004166666667-10.6564484126984-3.34771825396824
3496.794.3298611111111101.166666666667-6.836805555555562.37013888888889
35100.5102.903670634921100.9916666666671.91200396825397-2.40367063492064
36196.7187.059623015873101.32585.7346230158739.64037698412697
3786.884.1506944444445101.8125-17.66180555555562.64930555555553
3888.284.4304563492063101.9125-17.48204365079373.76954365079366
3993.891.6125992063492102.1625-10.54990079365082.18740079365080
408588.9441468253968102.325-13.3808531746032-3.94414682539681
4190.495.6155753968254102.554166666667-6.93859126984127-5.21557539682539
42115.9115.073313492063103.14166666666711.93164682539680.826686507936529
4394.999.3298611111111103.608333333333-4.27847222222222-4.42986111111108
4487.792.0524801587301103.845833333333-11.7933531746032-4.35248015873013
4591.793.2602182539682103.916666666667-10.6564484126984-1.56021825396824
4695.997.5881944444444104.425-6.83680555555556-1.68819444444443
47106.8107.245337301587105.3333333333331.91200396825397-0.445337301587287
48204.5191.613789682540105.87916666666785.73462301587312.8862103174603
4990.288.9423611111111106.604166666667-17.66180555555561.25763888888889
5090.590.1262896825397107.608333333333-17.48204365079370.373710317460322
5193.298.0334325396826108.583333333333-10.5499007936508-4.83343253968256
5297.896.0191468253968109.4-13.38085317460321.78085317460317
5399.4102.932242063492109.870833333333-6.93859126984127-3.53224206349205
54120121.298313492063109.36666666666711.9316468253968-1.29831349206347
55108.2104.554861111111108.833333333333-4.278472222222223.64513888888889
5698.597.3566468253968109.15-11.79335317460321.14335317460321
57104.399.4602182539683110.116666666667-10.65644841269844.83978174603175
58102.9104.275694444444111.1125-6.83680555555556-1.37569444444442
59111.1113.903670634921111.9916666666671.91200396825397-2.80367063492062
60188.1199.097123015873113.362585.734623015873-10.9971230158730
6193.896.967361111111114.629166666667-17.6618055555556-3.16736111111109
6294.598.2304563492063115.7125-17.4820436507937-3.73045634920635
63112.4106.170932539683116.720833333333-10.54990079365086.22906746031748
64102.5104.248313492063117.629166666667-13.3808531746032-1.74831349206349
65115.8111.528075396825118.466666666667-6.938591269841274.27192460317461
66136.5131.298313492063119.36666666666711.93164682539685.2016865079365
67122.1115.900694444444120.179166666667-4.278472222222226.19930555555554
68110.6108.985813492063120.779166666667-11.79335317460321.61418650793651
69116.4110.651884920635121.308333333333-10.65644841269845.74811507936509
70112.6114.925694444444121.7625-6.83680555555556-2.32569444444445
71121.5124.082837301587122.1708333333331.91200396825397-2.58283730158730
72199.3208.509623015873122.77585.734623015873-9.209623015873
73102.1105.804861111111123.466666666667-17.6618055555556-3.7048611111111
74100.6106.597123015873124.079166666667-17.4820436507937-5.99712301587303
75119114.029265873016124.579166666667-10.54990079365084.97073412698413
76106.8111.889980158730125.270833333333-13.3808531746032-5.08998015873016
77121.3119.390575396825126.329166666667-6.938591269841271.9094246031746
78145.5139.281646825397127.3511.93164682539686.21835317460318
79129.7123.717361111111127.995833333333-4.278472222222225.98263888888889
80117.7116.810813492064128.604166666667-11.79335317460320.8891865079365
81121.3118.047718253968128.704166666667-10.65644841269843.25228174603174
82124.3122.192361111111129.029166666667-6.836805555555562.10763888888889
83135.2131.787003968254129.8751.912003968253973.41299603174602
84210.1215.722123015873129.987585.734623015873-5.62212301587303
85106.8112.546527777778130.208333333333-17.6618055555556-5.74652777777777
86110.5113.201289682540130.683333333333-17.4820436507937-2.70128968253965
87111.5120.316765873016130.866666666667-10.5499007936508-8.81676587301585
88122.1117.494146825397130.875-13.38085317460324.6058531746032
89126.3123.769742063492130.708333333333-6.938591269841272.53025793650795
90143.2142.93998015873131.00833333333311.93164682539680.260019841269838
91137.3NANA-4.27847222222222NA
92121.5NANA-11.7933531746032NA
93121.9NANA-10.6564484126984NA
94123.9NANA-6.83680555555556NA
95131.6NANA1.91200396825397NA
96220.9NANA85.734623015873NA


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = additive ; par2 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par2 <- as.numeric(par2)
x <- ts(x,freq=par2)
m <- decompose(x,type=par1)
m$figure
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
mylagmax <- length(x)/2
bitmap(file='test2.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
acf(as.numeric(x),lag.max = mylagmax,main='Observed')
acf(as.numeric(m$trend),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Trend')
acf(as.numeric(m$seasonal),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Seasonal')
acf(as.numeric(m$random),na.action=na.pass,lag.max = mylagmax,main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
spectrum(as.numeric(x),main='Observed')
spectrum(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
spectrum(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
spectrum(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
op <- par(mfrow = c(2,2))
cpgram(as.numeric(x),main='Observed')
cpgram(as.numeric(m$trend[!is.na(m$trend)]),main='Trend')
cpgram(as.numeric(m$seasonal[!is.na(m$seasonal)]),main='Seasonal')
cpgram(as.numeric(m$random[!is.na(m$random)]),main='Random')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Classical Decomposition by Moving Averages',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'t',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Fit',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Trend',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Seasonal',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Random',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(m$trend)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
if (par1 == 'additive') a<-table.element(a,m$trend[i]+m$seasonal[i]) else a<-table.element(a,m$trend[i]*m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$trend[i])
a<-table.element(a,m$seasonal[i])
a<-table.element(a,m$random[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')